論文の概要: Extending class group action attacks via sesquilinear pairings
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.10440v2
- Date: Tue, 01 Oct 2024 02:13:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-02 16:31:25.134783
- Title: Extending class group action attacks via sesquilinear pairings
- Title(参考訳): セスキリニアペアリングによるクラスグループアクション攻撃の拡張
- Authors: Joseph Macula, Katherine E. Stange,
- Abstract要約: これらのペアリングを用いて、向き付けられた常微分楕円曲線あるいは超特異楕円曲線の集合に対するクラス群作用に基づく問題の安全性を研究する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.2104687387907779
- License:
- Abstract: We introduce a new tool for the study of isogeny-based cryptography, namely pairings which are sesquilinear (conjugate linear) with respect to the $\mathcal{O}$-module structure of an elliptic curve with CM by an imaginary quadratic order $\mathcal{O}$. We use these pairings to study the security of problems based on the class group action on collections of oriented ordinary or supersingular elliptic curves. This extends work of both (Castryck, Houben, Merz, Mula, Buuren, Vercauteren, 2023) and (De Feo, Fouotsa, Panny, 2024).
- Abstract(参考訳): 虚数次数次数$\mathcal{O}$のCMを持つ楕円曲線の$\mathcal{O}$-加群構造に対して、セスキリニア(共役線形)であるペアリング(英語版)について、アイソジニーベースの暗号の研究のための新しいツールを導入する。
これらのペアリングを用いて、向き付けられた常微分楕円曲線あるいは超特異楕円曲線の集合に対するクラス群作用に基づく問題の安全性を研究する。
これは、カストリク、フーベン、メルツ、ミュラ、ビューレン、ヴェルクーテレン、2023年)と(デ・フェオ、フーサ、パニー、2024年)の両方の作品を拡張している。
関連論文リスト
- MNT Elliptic Curves with Non-Prime Order [0.0]
一般化されたMNT曲線を生成する方法を提案する。
そのようなペアリーな曲線の順序は、2つの素数の積である。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-30T12:43:31Z) - The operadic theory of convexity [0.0]
我々は、PROP上の代数の観点から凸性を特徴づけ、凸集合の圏上でテンソル積のような対称モノイド構造を確立する。
この構成を、Baez, Fritz, Leinsterのエントロピーのカテゴリー的特徴付けと、単純分布の枠組みにおける量子的文脈性の研究に適用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-26T21:01:39Z) - Planar Curve Registration using Bayesian Inversion [0.0]
ベイズ逆問題としてパラメータ化独立閉曲線マッチングについて検討する。
曲線の運動は、周囲空間に作用する微分同相群上の曲線を通してモデル化される。
我々は、ターゲットとアンサンブル平均形状の差を測定するために、負のソボレフミスマッチペナルティを用いたアンサンブルカルマンインバージョンを採用する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-10T21:26:43Z) - A General Framework for Sequential Decision-Making under Adaptivity
Constraints [112.79808969568253]
適応性制約(まれなポリシースイッチ)とバッチ学習(バッチ学習)という2つの制約の下で、一般的なシーケンシャルな意思決定について検討する。
稀なポリシースイッチの制約に対して、バッチ数で$widetildemathcalO(sqrtK+K/B)$ regretを達成するアルゴリズムを提供する。
バッチ学習制約に対して、バッチ数で$widetildemathcalO(sqrtK+K/B)$ regretを提供するアルゴリズムを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-26T07:20:25Z) - Deep Learning Symmetries and Their Lie Groups, Algebras, and Subalgebras
from First Principles [55.41644538483948]
ラベル付きデータセットに存在する連続した対称性群の検出と同定のためのディープラーニングアルゴリズムを設計する。
完全に接続されたニューラルネットワークを用いて、変換対称性と対応するジェネレータをモデル化する。
また,Lie群とその性質の数学的研究に機械学習アプローチを使うための扉を開く。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-13T16:25:25Z) - UNet-2022: Exploring Dynamics in Non-isomorphic Architecture [52.04899592688968]
単純並列化による自己意図と畳み込みの利点を生かした並列非同型ブロックを提案する。
得られたU字型セグメンテーションモデルをUNet-2022と呼ぶ。
実験では、UNet-2022は明らかにレンジセグメンテーションタスクにおいてその性能を上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-27T16:00:04Z) - Evaluated CMI Bounds for Meta Learning: Tightness and Expressiveness [14.147617330278662]
評価CMI(e-CMI)を用いたメタ学習のための新しい一般化境界を提案する。
e-CMI フレームワークは、$sqrt の数学カル C(mathcal H)/(nhat n) + 数学カル C(mathcal F)/n $, ここで $mathcal C(cdot)$ は仮説クラスの複雑性測度を表す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-12T18:10:59Z) - Monotone Learning [86.77705135626186]
各学習アルゴリズムAは、同様の性能で単調なクラスに変換可能であることを示す。
これは、パフォーマンスを損なうことなく、確実に非単調な振る舞いを回避できることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-10T18:51:57Z) - Equiangular lines via matrix projection [0.0]
1973年、Lemmens と Seidel は、角 $arccos(alpha)$ の等角線の最大数を $mathbbRr$ で決定する問題を提起した。
最近のブレークスルーはこの問題のほぼ完全な解決に繋がった。
本稿では,従来のアプローチを統一し,改善する上界を求める新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-29T15:06:15Z) - Submodular + Concave [53.208470310734825]
第一次最適化法が凹関数の最大目的値に収束できることはよく確立されている。
本研究では、滑らかな函数凸体(英語版)の行列式を$F(x) = G(x) +C(x)$で始める。
このクラスの函数は、保証がないような凹凸函数と連続DR-部分モジュラ函数の両方の拡張である。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-09T01:59:55Z) - Stochastic Flows and Geometric Optimization on the Orthogonal Group [52.50121190744979]
直交群 $O(d)$ 上の幾何駆動最適化アルゴリズムの新しいクラスを示す。
提案手法は,深層,畳み込み,反復的なニューラルネットワーク,強化学習,フロー,メトリック学習など,機械学習のさまざまな分野に適用可能であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-30T15:37:50Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。